sigmoid

注意力是 Transformer 架构的关键部分，负责将每个序列元素转换为值的加权和。将查询与所有键进行点积，然后通过 softmax 函数归一化，会得到每个键对应的注意力权重。尽管 SoftmaxAttn 中的 softmax 具有广泛的用途和有效性，但它并非没有局限性。例如，softmax 函数有时会导致注意力集中在少数几个特征，而忽略了其他信息。近来，一些研究探索了 Transformer …

激活函数是神经网络模型重要的组成部分，本文作者Sukanya Bag从激活函数的数学原理出发，详解了十种激活函数的优缺点。